Möbes, Michael, Probabilistic Modeling of Human Telecontrolled Behavior for Sumo Robots, MSc-Thesis, 2016, PDF

Condition Probability Tables (CPTs) of Bayesian Sumo agent models can be found here.

Lessons Learnt and Conclusion

In this thesis Bayesian Sumo models were learnt from training data obtained from games tele-controlled by three human players. The hardware of each Sumo bot is built mainly from Lego components. The native software of the bots consists of two layers: 1) native leJOS, 2) Sumo models from the naive Bayesian classifier type.

System development ran into several problems (limited capacity of the NXT brick’s storage and I/O ports, low quality and sensitivity of sensors). Mainly the difficulties with the sensors lead to a reconstruction of the system. The sensors of the bots were replaced by virtual sensors obtaining their information from a camera in a birds view position.

Due to its model-simplicity real-time inferences were possible. However, managing the remote view of the bots current action probability distributions became increasingly difficult with changes and complexity of the models.

Due to time constraints model evaluation was hasty and informal. Human players could be ordered according to their game strength: A > B > C. The same rank order could be found for the Bayesian Sumo agents: A' > B' > C'. A more detailed and formal model evaluation according to Bayesian standards was postponed into the future.

The models seem to be too simple to describe something as complex as Sumo games. They, for example, lack a differentiation between maneuvers like attacking and evading or escaping. Furthermore, because of their reactive nature the robots lack foresight. They have no plan at hand and use only real-time sensor information.

A successful human player develops maneuvers, tactics, and strategies. This is seen in the video data from human tele-controlled games with, e.g., attack maneuvers in which one player navigates his robot to the side at the beginning of the round to then launch a side attack. In a different situation a specific evasion maneuver is performed, followed up by a counter attack. This makes it necessary to parse the training data into behavior hierarchies and to generate hierarchical Sumo models. This is something future research can elaborate on.

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